在机械工业、舰船推进这类对传动精度和稳定性要求极高的领域，永磁同步电机早已成为核心动力部件，凭着功率密度高、效率出众的优势，被广泛应用在各类电力传动系统中。
但当它用在高精度、复杂非线性的工况里时，负载转矩的实时变化很难精准把控，而这种强时变特性，很容易造成电机转速波动、系统运行不稳定、传动精度下降等一系列问题，因此，如何对负载转矩进行在线精准辨识，一直是行业内亟待解决的核心问题。
为了实现负载转矩的实时辨识，业内已经探索出了多种技术路线。比如有研究用降阶或全阶龙伯格观测器来估算负载转矩，却始终摆脱不了稳态误差；模型参考自适应算法通过前馈补偿抑制负载扰动，却过度依赖电机的数学模型，系统鲁棒性不足；扩展卡尔曼滤波算法能根据误差和噪声特性计算最优反馈增益，可计算量过大，对数字处理器的要求极高，实际工程落地的难度很大。
和这些方案相比，滑模观测器凭借对噪声鲁棒性强、响应速度快、结构简单的特点，成了目前负载转矩辨识的主流算法，但它也有一个难以规避的核心缺陷：传统方案里使用的符号函数，会引发系统高频抖振，严重时甚至会造成系统振荡、性能下降，乃至失稳。
即便高阶滑模观测器能在一定程度上缓解抖振问题，却往往需要设计更多参数，且需要提前确定不确定函数的边界，而这个边界在实际工况中大多是未知的，这也极大限制了高阶滑模算法的工程应用。
针对这些问题，东南大学电气工程学院、电磁能技术全国重点实验室（海军工程大学）的石秦赓、朱俊杰等研究者，提出了一种新型自适应滑模观测器。团队在传统滑模观测器模型的基础上，用饱和函数替换了原本的符号函数，设计了专属的自适应趋近率，还在反馈回路中引入了额外的负载转矩平均估计值分量，从根源上解决了传统滑模观测器里，趋近时间和系统抖振之间无法兼顾的矛盾。
图1 改进的自适应滑模负载转矩观测器结构框图
图2 实验平台
仿真和实验结果显示，这套新算法相比传统滑模观测器，拥有更高的观测精度和更快的响应速度，将观测到的负载转矩数值作为前馈补偿后，还能有效提升驱动系统的响应速度和抗负载扰动能力。
图3 链传动系统所用永磁同步电机及驱动变频器
这套方案结构简单、所需参数少、易实现且稳定性高，在负载转矩频繁变化的场景中优势更为明显，有望为重载链传动这类复杂工况的电力传动系统，提供更稳定高效的技术支撑。
本工作成果发表在2025年第12期《电工技术学报》，论文标题为“基于自适应滑模观测器的永磁同步电机负载转矩辨识”。
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